Kun usean agentin työkuormat syvenevät ja monimutkaistuvat, yksi kysymys tulee keskeiseksi: Miten nämä järjestelmät päättävät, mitä tehdä? Tutkijamme Kevin Rosin uusin Kite AInsights -artikkelimme tutkii tämän prosessin taustalla olevia puitteita. Kun tehtävät monimutkaistuvat ja agentit erikoistuvat, suunnittelu määrittää, pystyvätkö järjestelmät muuttamaan laajat tavoitteet koordinoiduksi toiminnaksi. Kysymys ei ole enää "Voivatko agentit ratkaista tehtäviä?" Se on "Voivatko he hajottaa, delegoida ja suorittaa tehokkaasti?" Tämän työn ytimessä on agenttilähtöinen suunnittelu (AOP), jota ohjaavat kolme hajotusperiaatetta: ☑️ Ratkaistavuus: jokainen alitehtävä voidaan hoitaa yhden agentin toimesta ☑️ Täydellisyys: tehtävät kattavat täysin käyttäjän tavoitteen ☑️ Ei-redundanssi: ei päällekkäisiä tai epäolennaista työtä Meta-agentilla on koordinoiva rooli kyselyn tulkitsemisessa, tehtävien jakamisessa ja suunnitelman tarkentamisessa: • Ilmaisin puuttuvien tai tarpeettomien alitehtävien havaitsemiseen • Palkitsemismalli alitehtävien ratkaistavuuden arvioimiseksi Lopputulos? AOP tarjoaa ~10 % paremman tarkkuuden verrattuna yhden agentin perustasoihin ja ~4 % naiiveihin usean agentin asetuksiin verrattuna. Suunnittelusta on tulossa moniagenttijärjestelmien sidekudos - se määrittää, miten ne jäsentävät, koordinoivat ja suorittavat monimutkaisia työnkulkuja.